模型拟合例程不能在函数中运行。

Question

我正在使用Firth和Turner的BradleyTerry2包进行配对比较，但是使用主要的拟合函数BTm遇到了一个神秘的问题。下面是他们自己的示例中的最小数据设置：

data(citations, package = "BradleyTerry2")
citations.sf <- countsToBinomial(citations)
names(citations.sf)[1:2] <- c("journal1", "journal2")

因此，在控制台上，可以完成以下工作：

citeModel <- BTm(cbind(win1, win2), journal1, journal2, data = citations.sf)

但以下内容不起作用

f1 <- function(x){ BTm(cbind(win1, win2), journal1, journal2, data=x) }
f1(citations.sf)

虽然这个(统计上没有意义的，但)结构相似的线性模型例子确实有效，正如我所预期的那样：

f2 <- function(x){ lm(log(win1/win2) ~ journal1, data=x) }
f2(citations.sf)

使用f1的错误是“eval中的error (替换(Expr)，data，expr=parent.frame()：无效的'envir‘参数”。但这并没有告诉我任何我能理解的东西。

有什么想法？

Answer 1

感谢您链接到现有错误报告[#2294]在全局环境中未调用BTm时找不到对象上的这篇文章。

在内部设置数据时，BTm在公式的环境中查找对象，然后在全局环境中查找对象。如果没有将公式指定为BTm，则公式是在内部定义的，并且按照当前的实现，继承了调用BTm时构造的环境，而不是调用BTm的环境。

在我着手解决这个问题之前，有一个简单的工作--在函数中使用BTm时总是指定一个公式，这样公式的环境就是在调用函数时创建的。例如。

> f1 <- function(x){ BTm(cbind(win1, win2), journal1, journal2, ~.., data=x) }
> f1(citations.sf)
Bradley Terry model fit by glm.fit 

Call:  BTm(outcome = cbind(win1, win2), player1 = journal1, player2 = journal2, 
    formula = ~.., data = x)

Coefficients:
..Comm Statist          ..JASA        ..JRSS-B  
       -2.9491         -0.4796          0.2690  

Degrees of Freedom: 6 Total (i.e. Null);  3 Residual
Null Deviance:  1925 
Residual Deviance: 4.293    AIC: 46.39